성공 사례

AI 시스템이 확장됨에 따라, 네트워크 성능은 가속화된 컴퓨팅 투자를 극대화하는 데 있어 핵심적인 요소가 됩니다. 노키아의 AI 네트워킹 혁신 연구소(AI Networking Innovation Lab)에서 노키아와 키사이트는 현실적인 다중 벤더 AI 환경을 재현하여 전체 기술 스택을 검증하고 있습니다. 두 회사는 동기화된 워크로드, 혼잡 관리, 그리고 신흥 네트워크 기술을 설계 단계부터 배포 단계에 이르기까지 테스트함으로써, AI 네트워킹을 이론에서 실증으로 전환하고, 고객이 더 큰 확신을 가지고 인프라를 구축할 수 있도록 지원하고 있습니다.

노키아의 AI 네트워킹 혁신 연구소

AI 네트워킹을 이론에서 실증으로 이끌기

사례 연구 하이라이트: 노키아의 AI 네트워킹 혁신 연구소

차세대 AI 네트워크의 정의

노키아와 키사이트는 AI 데이터센터 네트워킹 및 시스템 수준 검증 분야에서 상호 보완적인 전문성을 결합합니다. 노키아는 고성능 스위칭, 네트워크 자동화, AI 패브릭 혁신 기술을 제공합니다. 키사이트는 ‘AI Data Center Builder’ 및 ‘AresONE’ 하드웨어 플랫폼을 통해 워크로드 에뮬레이션 및 벤치마킹 기능을 제공합니다. 양사는 GPU, 서버, NIC, 스토리지, 광학 분야 파트너사와 협력하여 완전한 AI 환경을 재현함으로써, 전체 기술 스택이 함께 작동할 때 어떤 성능을 발휘하는지 파악합니다.

AI 네트워크를 완전한 시스템으로서 검증하기

AI 워크로드는 네트워크를 분산 컴퓨팅 시스템의 필수적인 구성 요소로 만듭니다. 대규모의 동기화된 트래픽 급증, AllReduce 및 AlltoAll과 같은 집합적 연산, 그리고 혼잡 현상은 전체 작업의 진행 속도를 가장 느린 흐름의 속도에 맞추게 할 수 있습니다. 작업 완료 시간, 테일 지연 시간, 대역폭 사용률과 같은 지표는 구성 요소별로 개별적으로 검증할 수 없습니다. 노키아는 스위치, NIC, 광학 모듈, 서버, 스토리지, 소프트웨어 및 자동화 시스템을 하나의 종단 간 시스템으로 테스트해야 했습니다.

실제 환경을 반영한 종단간 AI 패브릭 검증

노키아의 AI 네트워킹 혁신 연구소(AI Networking Innovation Lab)에서 노키아와 키사이트는 키사이트의 AI 데이터 센터 빌더(AI Data Center Builder) 및 아레스원(AresONE) 플랫폼을 활용하여 상태 기반 AI 훈련 및 추론 워크로드를 대규모로 시뮬레이션합니다. 노키아의 7220 및 7250 데이터 센터 스위치를 활용한 테스트에서는 울트라 이더넷 전송, 패킷 트리밍, 혼잡 신호 전달, 마이크로-SID 전달 및 집단 통신 패턴을 다룹니다. 또한 이 연구소는 초기 설계 및 칩 개발 단계부터 배포에 이르기까지 전체 라이프사이클에 걸쳐 다중 벤더 간 상호 운용성과 자동화 기능을 평가합니다.

네트워크 설계부터 안정적인 구축까지

이번 협력을 통해 노키아는 통합 문제를 조기에 발견하고, 시스템 전반의 성능을 벤치마킹하며, 실제 AI 워크로드를 기반으로 한 ‘노키아 검증 설계(Nokia Validated Designs)’를 구축할 수 있는 체계적인 방법을 확보하게 되었습니다. 배포 전에 저지연, 무손실 동작 및 혼잡 관리를 검증함으로써, 노키아는 고객이 위험을 줄이고 네트워크 효율성을 높일 수 있도록 지원하여, GPU 활용도 향상, 전력 소비 감소, 작업 완료 시간 단축, 그리고 가치 실현 기간 단축을 도모할 수 있습니다.
제임스 위니아, 델 테크놀로지스

"노키아와 키사이트는 양사가 힘을 합쳐 업계가 AI 네트워킹을 이론에서 실증 단계로 발전시킬 수 있도록 지원하고 있으며, 이를 통해 고객들은 AI 인프라가 제대로 작동할 것이라는 확신을 가지고 구축할 수 있게 될 것입니다. 단순히 잘 작동하기를 바라는 것이 아니라 말입니다."

루디 호베케, 노키아

파이어사이드 챗: AI 네트워크 준비도 제고

노키아와 키사이트의 전문가들이 AI 네트워크가 개별 구성 요소의 집합이 아닌 종단 간 시스템으로서 검증되어야 하는 이유에 대해 논의합니다. 이번 대담에서는 울트라 이더넷, 다중 경로 신뢰성 연결(Multi-Path Reliable Connection), 패킷 트리밍, 혼잡 신호 전달, 마이크로-SID 전달, 현실적인 워크로드 에뮬레이션, 자동화 등을 다룹니다. 또한 저지연·무손실 AI 패브릭을 설계, 테스트 및 배포하기 위한 실질적인 지침도 제시합니다.

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